टीम DU ने कानूनी मामलों की पुनः प्राप्ति, तार्किक अनुसरण, विधि पुनः प्राप्ति और निर्णय पूर्वानुमान के लिए ओपन-वेट सिस्टम का उपयोग करते हुए COLIEE 2026 प्रतियोगिता के सभी पांच कार्यों में भाग लिया। टीम ने नौ मॉडलों के क्रॉस-आर्किटेक्चर एनसेम्बल के साथ 96.3% सटीकता प्राप्त करके कार्य 4 (विधि तार्किक अनुसरण) में 33 जमाकर्ताओं में पहले स्थान पर हासिल किया।
- कार्य 4: तीन परिवारों से नौ मॉडलों का क्रॉस-आर्किटेक्चर एनसेम्बल 96.3% सटीकता प्राप्त करके 33 जमाकर्ताओं में पहले स्थान पर रहा।
- पायलट कार्य: पांच दावा-स्तर के मॉडलों को जोड़ने और दावा-निष्पन्न फीचर्स के साथ निर्णयों को परिष्कृत करने वाले बहु-दृश्य सिस्टम ने 73.1% TP सटीकता और 68.2% RE F1 प्राप्त किया।
- कार्य 2: एकल-चयन से बहु-चयन में प्रॉम्प्ट बदलने से F1 को 0.343 से 0.555 तक बढ़ाया गया, जिससे सर्वश्रेष्ठ आधिकारिक जमाकर्ता को पार किया गया।
- कार्य 3: तार्किक अनुसरण मॉडल को Qwen3-235B से बदलने और संरचित कानूनी तर्क प्रॉम्प्ट का उपयोग करने से सटीकता 79.3% से 91.5% तक बढ़ गई।
- कार्य 1: लेक्सिकल और अर्थपूर्ण पुनः प्राप्ति को 34 संरचनात्मक फीचर्स के साथ जोड़ने वाले लर्निंग-टू-रैंकिंग सिस्टम ने F1 = 0.314 प्राप्त किया।
परिणाम दर्शाते हैं कि कानूनी जानकारी प्रसंस्करण विभिन्न कार्यओं में अलग-अलग इंडक्टिव बायस से लाभान्वित होता है, जहां क्रॉस-आर्किटेक्चर एनसेम्बलिंग, फीचर-आधारित रीरैंकिंग और पुनः प्राप्ति-वर्धित प्रॉम्प्टिंग विशिष्ट सेटिंग्स में प्रभावी साबित हुए।